具身智能规模化商用元年的知识产权全景观察

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“具身智能的竞争不止于技术层面，更是法律、资本和战略的全方位博弈。”

来源：IPRdaily中文网（iprdaily.cn）
作者：张鹏 北京市中伦律师事务所高级顾问 
刘延祺 北京市中伦律师事务所实习生
华东政法大学国际金融法律学院硕士生

2025年春节联欢晚会给大家留下深刻印象的是，人形机器人伴随着锣鼓节奏跳起了热闹的秧歌舞，瞬间点燃了现场气氛。人形机器人第一次以这样鲜活的方式进入了千家万户的视野。同时，2025年也被称为“具身智能规模化商用元年”，中国具身智能市场规模预计达52.95亿元，占全球约27%。然而，在掌声与热议背后，法律人的思维却走向了另一个方向：这些机器人的“身体”和“智能”，究竟依赖怎样的算法、数据和硬件？它们的动作、造型和交互方式，谁拥有权利？一旦发生抄袭、泄密或跨境纠纷，现有的知识产权制度能否提供足够的保护、如何形成有效的知识产权布局与知识产权保护策略？本文加以讨论。

PART 1
从舞台表演到产业落地：具身智能的技术产业发展

如果说2015年前后的人形机器人仍主要停留在实验室展示阶段，其典型场景是跌倒、起身、跑步、跳舞等表演性动作，更多充当的是“科技展上的明星”，那么进入2025年，人形机器人已迎来真正的产业化转折点。

1、具身智能的技术发展

具身智能的基本含义。广义而言，机器人已经在多个领域得到应用，例如家庭中的扫地机器人、餐饮场所的送餐机器人，以及医疗领域日益成熟的手术机器人。但当我们谈及未来发展的核心时，真正值得关注的是具身智能这一概念，其中又以“人形机器人”作为典型代表。近年来，具身智能已成为人工智能与机器人领域的核心议题。与传统大模型不同，具身智能强调智能必须依托物理载体，通过感知与动作与现实环境互动，才能实现认知与决策的迭代。换言之，如果将大模型比作一个会说话的大脑，那么具身智能则是为其装配上眼睛、耳朵、手脚，使其能够在现实世界中不断探索、行动并学习。因此，人形机器人被普遍认为是具身智能最直接和典型的载体。更值得注意的是，具身智能的设计目标并非局限于特定应用场景，而是以通用人工智能的实现为远景目标。

具身智能的技术发展阶段回溯。具身智能的发展大致经历了四个阶段：从20世纪50年代的概念萌芽，到90年代的理论奠基，再到2006年之后的深度学习推动的技术提升，如今随着AI大模型的突破，具身智能已进入快速发展期，并逐步走向产业化应用。它的核心在于让智能不再停留于虚拟世界，而是依托传感、决策、行动和反馈的闭环，在与环境的交互中实现学习与演化。这一趋势正推动专用机器人向通用机器人转变，被视为通用人工智能的重要路径。具身智能的提出，意味着人工智能不再只是运行在屏幕与云端的虚拟系统，而是通过机器人“身体”进入现实世界。

2、具身智能的产业发展

从创新链的角度而言，具身智能的发展建立在多学科交叉的基础之上，其核心融合了计算机视觉、环境建模、预测、规划、控制、强化学习、基于物理的仿真以及机器人技术等前沿领域。在此基础上，具身智能产业逐渐形成了一个兼具硬件制造、软件开发、复杂系统集成与多场景应用的综合性新兴产业体系。从产业链的角度而言，具身智能产业链是一个复杂而完整的产业生态系统。上游环节主要包括软硬件的供应，如芯片、传感器等硬件，以及AI算法、多模态大模型、操作系统等软件，这些为具身智能提供了基础支撑。中游环节聚焦于具身智能产品的制造，包括本体设计、制造和测试等，确保产品的性能和可靠性。以支持具身智能产品的智能化和自主决策能力。下游环节则是具身智能产品的应用场景，涵盖工业制造、服务业、医疗健康、教育娱乐、交通出行、公共安全等多个领域。这些应用场景不仅推动了具身智能技术的商业化进程，也为其提供了广阔的市场空间和发展机遇。[1]

3、具身智能的产业化应用日渐显现

在国际市场上，具身智能的产业化信号已十分明显。2023年9月，Agility Robotics在俄勒冈州塞勒姆开设了全球首家机器人制造厂RoboFab，并于2024年实现万台级产能。同时，它与亚马逊开展仓内场景测试，并与全球最大物流服务商之一GXO签订多年期商用及RaaS（Robot-as-a-Service，机器人即服务）部署协议，标志着人形机器人真正从“演示”走向“付费使用”。与此同时，Boston Dynamics发布全电动版Atlas，从实验室走向工厂应用；新创公司Figure AI获得微软、OpenAI等巨头投资，并进入BMW工厂试点；Apptronik的Apollo机器人也已进入奔驰供应链。

我国具身智能的产业化同样迅速。2023年10月，工信部发布《人形机器人创新发展指导意见》，明确提出要在2025年前实现关键部件突破，并推动示范工厂落地。2024年，上海成立了国家地方共建人形机器人创新中心，承担开源社区和标准体系建设的任务。2025年3月，国务院《政府工作报告》首次对“具身智能”加以明确部署。第二届中国人形机器人与具身智能产业大会发布的《2025人形机器人与具身智能产业研究报告》显示，2025年，中国具身智能市场规模预计达52.95亿元，占全球约27%；人形机器人市场规模预计达82.39亿元，占全球约50%。并将2025年称为“具身智能规模化商用元年”。近日，由北京人形机器人创新中心牵头，《人工智能具身智能体应用框架及接口规范》团体标准在中国电子工业标准化技术协会正式立项。具身智能体应用框架及接口标准化的推进，将为产业高质量发展奠定关键基础。

我国具身智能的产业化效益初步显现。我国“人形机器人第一股”优必选9月4日宣布，获得国内知名企业2.5亿元具身智能人形机器人产品及解决方案采购合同，再次刷新全球人形机器人最大单笔订单。春晚的机器人表演走红网络的宇树科技也在9月2日宣布，预计将在2025年10月至12月期间向证券交易所提交上市申请文件。此外，傅利叶（Fourier）近日于北京正式发布首款主打交互陪伴、具备“可触摸”特性的全尺寸人形Care-bot GR-3。在政策、资本与产业链的协同作用下，中国正在逐步构建属于自己的“具身智能生态”。

PART 2
从创新保护到竞争工具：具身智能知识产权新边界

随着具身智能的快速兴起，从工业机器人到消费级人形机器人，再到智能物流系统，人工智能与物理实体的深度融合正逐渐改变产业格局，这一进程也伴随着复杂的知识产权法律风险。推动具身智能产业快速前行的，不仅是技术与市场，更是法律的边界。具身智能的跨学科特征，使得一宗纠纷可能涉及多个法律领域。一个机器人产品可能同时涉及机械结构的专利侵权、控制算法的商业秘密泄露、软件代码的开源协议违约，以及训练数据的著作权或隐私侵权等问题。这样的复合性案件不仅增加诉讼复杂度，还可能引发多国法院的平行诉讼，极大提升合规成本。企业若不能建立全链条的合规体系，就可能陷入“多案缠身”的困境。

1、具身智能领域的专利保护

在具身智能领域，专利依然是构筑竞争壁垒的核心工具，硬件结构（如关节、驱动器、传感器布置）、控制方法（如步态控制、平衡算法）、关键部件设计等，往往涉及大量可被界定为“技术方案”的创新点。这些内容容易通过发明专利或实用新型专利加以保护，从而形成进入壁垒。具身智能融合了机械、电子、算法、数据和交互界面等多维度要素，因此其知识产权风险也呈现跨领域、交织化的特征。例如，力控算法需要在传感器—控制器—执行器的闭环中不断迭代。如果单独看算法，它可能被认为是“抽象的数学方法”，不具备专利性；但与机器人硬件结合，它又确实解决了稳定性、节能等具体技术问题。传统的专利审查往往侧重于单一技术领域（如纯硬件、纯算法等），而具身智能涉及的多个领域则需要更为精细的专利策略。此外，同一项技术在不同法域可能会授权面临不同的专利授权结果，因此企业在专利申请和维权中必须因地制宜。最新引人关注的是，杭州露韦美日化有限公司起诉宇树科技侵害其“一种电子狗”发明专利，并在杭州中级法院开庭审理。

更复杂的挑战来自标准化与标准必要专利。当前，全球机器人技术竞争已从单一产品转向系统生态，知识产权布局需从“点状防御”转向“链式掌控”。京东集团高级副总裁何晓冬宣布在智能机器人领域投入超百亿资源，推动“Joy inside”平台开放大模型接入，正是通过知识产权共享降低创新门槛的生动实践。唯有将核心技术专利化、专利标准化，才能在具身智能的浪潮中掌握发展主动权。[2]随着机器人逐渐进入工业和家庭场景，通信、感知与交互接口正加速标准化。一旦某项技术被纳入行业标准，与之相关的专利就可能演变为标准必要专利。2025年8月25日，英伟达新一代机器人计算平台，被誉为“机器人大脑的JetsonThor开发套件和生产模块上市。[3]随着越来越多的企业（如宇树、波士顿动力、Agility Robotics）集成Jetson Thor，其接口和生态一旦形成事实上的标准，便可能触发标准必要专利相关的许可谈判乃至于跨境诉讼。

2、具身智能数据与动作库的保护

具身智能数据与动作库的权属问题也日益凸显。具身智能依赖于大量动作数据和交互日志，例如走路、抓取、上下楼梯等场景的训练记录。这类数据是否属于受著作权保护的“作品”，还是仅能作为商业秘密予以保护，目前并无统一答案。然而，随着动作库逐渐演变为企业的核心竞争资产，围绕数据获取、存储与使用的争议正成为法律风险的新前沿。对于企业而言，建立数据来源的“授权链”和可追溯机制，已成为规避风险的必要措施。

特斯拉Optimus技术秘密案，无疑是最为集中体现商业秘密保护的重要性。2025年6月，特斯拉指控前工程师在离职前下载其人形机器人手部控制系统核心资料，并迅速创办Proception，推出与其突破高度相似的产品ProHand。该案件的法律意义在于，它凸显了核心算法、传感器布局与机械设计资料在具身智能产业链中的知识产权保护地位。传统专利保护由于存在授权周期长、权利范围难以覆盖全部技术细节等局限性，使得企业往往需要依赖商业秘密作为保护手段。商业秘密一旦被非法获取并转化为竞争性产品，可能对企业形成直接且重大损害。特斯拉Optimus案不仅是一宗个案，更是整个具身智能产业进入规模化商用阶段后，企业在商业秘密保护与人才流动风险控制方面的警示性案例。

3、具身智能的开源软件合规风险

在软件层面，开源合规是另一个不可忽视的挑战。随着人工智能应用的普及，伦理与安全成为竞争的新维度，如隐私与数据安全等，企业需在开源与私有化部署间寻求平衡。整体上，对于人工智能创业企业而言，开源协作与产业链协同将成为新常态，竞争的核心将逐步从单点竞争转向生态整合能力的竞争。[4]目前多个头部具身智能企业均发布了开源数据集。ROS/ROS2等开源框架是机器人生态的基础，但其许可证条款往往包含强制性义务。若企业在闭源商业产品中深度修改并嵌入GPL协议代码，就可能被要求强制开源整个产品模块。特斯拉等企业选择通过闭源模式保护核心控制算法，而国内一些具身智能领域的企业和研究机构则正在积极将训练方法等智力成果申请专利。特斯拉选择闭源保护核心算法的策略，与依赖专利保护的国内机构形成鲜明对比，如何在研发效率和知识产权保护之间找到平衡，成为企业必须面对的战略抉择。

综上所述，随着具身智能的发展，我们对具身智能的知识产权边界不断试探。从专利诉讼到商业秘密保护、开源合规再到数据权属治理，等同原则适用、侵权责任判断、开源协议效力、数据侵权赔偿标准等等，已经成为法律实践中关注的热点问题，既展现了企业面临的合规困境，也为未来趋势提供了现实注脚。

PART 3
未来趋势与合规建议

从产业兴起到典型案例，已经可以看到人形机器人领域的知识产权问题呈现出愈发复杂的特征。展望未来，至少有以下几个“相互交织”的趋势值得企业和法律人高度关注。

第一，知识产权的权利化与伦理规范的司法化相互交织。一方面，各国普遍加强了知识产权保护，未来具身智能企业一旦触碰恶意侵权红线，所付出的代价将远超技术开发本身的成本。这意味着企业在研发初期就必须建立起严格的知识产权合规分析机制，避免在商业化后陷入高额赔偿的泥潭。另一方面，法律与技术的边界将在伦理层面不断延展。杭州《促进具身智能机器人产业发展条例》已将“透明可释、安全可控、尊重隐私”纳入法律条款，这意味着未来受害人可能直接援引“伦理义务”起诉制造商，要求其承担产品责任。这类诉讼或许会突破传统侵权法的因果关系证明困境，给企业带来新的合规压力。

第二，标准与知识产权相互交织。随着Jetson Thor等平台被越来越多企业采用，通信、感知与交互接口逐渐趋于标准化，其背后的专利一旦被认定为标准必要专利，将引发费率谈判甚至跨境诉讼。过去移动通信行业的专利战，很可能在未来十年复制到具身智能机器人领域。因此，企业不仅要积极参与标准制定，还要建立专利池与交叉许可机制。

第三，知识产权的地域性与诉讼推进的跨域性相互交织。Morgan Stanley在其《The Humanoid 100：Mapping the Humanoid Robot Value Chain》报告中称，中国目前占据全球人形机器人供应链的63%的份额，涵盖关键硬件、集成系统和创新生态系统，尤其在“身体”部件（如驱动器、传感器、电池等）领域具有主导优势。有些创新主体凭借人工智能算法、系统架构设计和品牌效应掌握产业链上游，有些创新主体则利用供应链集聚效应和制造能力承担中游大规模生产环节。一旦发生侵权，可能同时在多个国家面临诉讼。因此，企业在国际化过程中必须提前规划，在许可合同中明确管辖法律和争议解决机制。

综上所述，具身智能既是未来产业的明星赛道，也是知识产权的高风险地带。具身智能的竞争不止于技术层面，更是法律、资本和战略的全方位博弈。对于企业而言，技术突破≠市场护城河，真正的竞争优势还需要通过完善的知识产权布局体系、知识产权合规体系与知识产权运营体系来加以实现。面对这些趋势，企业必须构建起全流程的知识产权合规体系。研发环节需要开展FTO检索，明确在先专利布局；在人员管理中落实竞业限制与离职审计，防止商业秘密泄露；在软件开发中建立开源合规审查机制，避免GPL协议“传染性”导致核心算法被迫开源；在数据使用中完善授权链与隐私保护措施，确保训练数据合法合规。与此同时，还要有前瞻性地进行标准化参与与专利池合作，为未来标准必要专利竞争提前预留缓冲。

注释：
[1] 《2025年中国具身智能行业研究报告》，行行查，2025年6月13日，https://zhuanlan.zhihu.com/p/1916861089326561134，2025年9月5日访问
[2]《布局机器人产业知识产权新棋局》，知识产权报，2025年8月13日，https://www.cnipa.gov.cn/art/2025/8/13/art_55_201001.html，2025年9月5日访问。
[3]Jetson Thor基于Blackwell架构，AI算力提升7.5倍，能效提升3.5倍，不仅能够运行包括Cosmos Reason、DeepSeek、Llama、Gemini、Qwen在内的多种通用大模型，还可与Isaac GR00T N1.5等机器人专用模型深度结合。通过Isaac Sim仿真平台和Omniverse虚拟环境，开发者可以让机器人先在虚拟世界试错和学习，再将优化后的模型部署到现实设备，极大缩短了研发周期。
[4]参见王钦，“人工智能独角兽企业的战略选择：开源还是闭源” ，载于《清华管理评论》2025年06期。

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（原标题：具身智能规模化商用元年的知识产权全景观察）

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作者：张鹏 北京市中伦律师事务所高级顾问

刘延祺 北京市中伦律师事务所实习生

华东政法大学国际金融法律学院硕士生